RiskRaider风险雷达CEO赵杰:新技术如何解决应收账款难题

随着数字技术的发展,财务信息化、智能化已成为必然的发展趋势。上海市成本研究会为了推动理事单位及会员单位的财务体系转型升级,帮助相关财务人员拓展管理视野,筹划了“数字时代的财务发展趋势”高峰论坛。

在2018年10月26日的“数字时代的财务发展趋势”高峰论坛上,RiskRaider风险雷达董事长兼CEO赵杰就「RiskRaider风险雷达的应用场景及意义」发表了演讲,从企业经常遭遇的风险管理痛点切入,重新界定何为失信,何为失信主体,提出了有效提升企业风险管理能力以及改善现金流的解决方案。

 

1

商业欺诈

为此烦恼为此忧?

第一,做好事前的反欺诈工作。某些合作伙伴在合作之前,当他们不怀好意地换了一个干净的马甲以后,此时许多企业就上当了。

第二,做好事后动态风险预警。双方开始合作之后,有一个过程的风险预警。这个过程是动态的,不是静态的,而靠人工去做基本上现实不了。现在凭借我们的大数据和人工智能的基础,可以比较好的解决以上这两个问题。

RiskRaider风险雷达就是帮助各位解决以上这两个问题的产品,是由人工智能技术开发的大数据征信云服务,并且能够帮助企业建立从“事前反欺诈”到“事后动态风险预警”的全面信用管理体系。

 

2

欠债不还,形成坏账

如何解决?

提及反欺诈,就需要失信的要目。我们公司做征信管理有十三年的经验,积累了近130多万的失信主体数据。何为失信主体?失信就只有一个定义:欠债不还。可能是欠金融机构,可能是欠银行,可能是欠上下游供应商,唯有欠债不还形成坏账的,我们才叫失信主体。

在过去的经验或印象里,往往是那些中小或微型企业会欠钱。但现在市场现象并非如此:今年爆出来的上市公司,东方园林,存在大量违约;11年初的浙江盾安集团,存在大量违约;去年的香港上市公司辉山乳业,存在大量违约……所以并非想象中的只有小公司会出事,大公司上市企业照旧会出事。大企业出事所涉及面涉及的金额,以及他的外部影响,比想象中的要大得多得多。

企业出问题,并非一朝一夕的事情。监测数据会发现,在整个时间轴上,不同时间节点发生的不同事件,会导致风险发生的概率上升或是下降。所以,我们通过企业数据库做一个全息的画像,预测它的风险概率。

我们数据库里还有30多万家企业的担保失信数据。这些企业是给130万家失信企业的其中一些做过担保。例如前两天在浙江发生的某个为企业做担保的企业,仅是由于它为别的企业做过担保,必须承担连任责任。再例如,一家杭州公司,它涉及到12家公司,涉及到金额24亿,很多都是没有合作过的,发现背后都藏着同一个有问题的企业。我们拥有全量失信的数据,通过一些大数据算法,生成企业画像,预测它存有哪些故意欺诈的可能。

 

 

3

理解“立体监控”

理解“三级预警”

合作之后,才发现有的企业可能变好,有的可能变差。互联网发展迅速,有很多途径、数据去查询企业信息。从网上获得的数据是极不规范的,不仅需要靠眼睛一个一个去看,并且数据越多,越无法加工。必须将数据标准化以后,通过后台的算法,得出结果。得出有价值的信息:发生的事件,导致该企业的风险度是上升还是下降。

RiskRaider风险雷达采用“立体监控”模式,监控着300个维度的企业数据,并进行实时动态更新,而且不只是将数据本身推送给用户,还将有可能导致目标企业风险变化的信息告知到用户,让用户以此采取具体措施,规避风险。

所以,我们的核心价值不只是帮助企业去收集数据,而是在收集数据之后进行深度地风险分析和挖掘,通过企业之间的数据关系显示出那些表层信息下隐藏的风险。例如失信的一些明细:多少金额,何时发生的,发生了几次。以及所有的司法数据解析出的一个汇总的风险分析:原告有多少,被告有多少。这些数据都是通过智能语义解析被监控企业实时全维度信用数据。

所有一切基于云端的SaaS大数据征信服务。通过这个云端的服务,把所有的合作对象划分区域,并深度挖掘企业的合作伙伴,因为企业之间本身就存在各种关联关系。我们RiskRaider风险雷达通过多维度透视分析企业风险等级、经营能力、还款能力,分析风险事件、刻画风险标签、追踪关系企业风险传导、挖掘担保圈,前置预警风险,辅助企业进行风险控制决策和行动。

本文根据赵杰在“数字时代的财务发展趋势”高峰论坛的演讲录音整理